fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝

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2

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fastai 애플리케이션 계층 이해하기

또한 파이토치를 사용한 첫 번째 모델을 구축하기도 했습니다.

3

부에서는 이런 작업을 더 많이

해볼 것입니다. 하지만 그전에 딥러닝을 사용한 다른 일반적인 애플리케이션을 자세히 살펴보

겠습니다. 먼저 테이블 데이터를 살펴보며 시작해보죠.

8.9

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1

협업 필터링이 해결하려는 문제는 무엇인가요?

2

어떻게 해결하나요?

3

협업 필터링 예측 모델이 유용한 추천 시스템이 아닌 이유는 무엇인가요?

4

교차표로 표현한 협업 필터링 데이터는 어떻게 생겼나요?

5

무비렌즈 데이터의 교차표를 만드는 코드를 작성해보세요(인터넷 검색을 해도 좋습니다 ).

6

잠재 요소란 무엇인가요? 왜 ‘잠재’라는 단어를 사용할까요?

7

점곱이란 무엇인가요? 순수 파이썬의 리스트만으로 점곱을 수동으로 계산해보세요.

8

pandas

.

DataFrame

.

merge

의 역할은 무엇인가요?

9

임베딩 행렬이란 무엇인가요?

10

임베딩과 원-핫 인코딩된 벡터 행렬의 관계는 무엇인가요?

11

같은 일에 원 -핫 인코딩된 벡터를 사용할 수 있음에도

Embedding

이 필요한 이유는 무엇인가요?

12

학습을 시작하기 전 임베딩에는 무엇이 포함되나요 (사전 학습된 모델을 사용하지 않는다고 가정함 )?

13

(가능하면 책을 보지 말고 ) 클래스를 만들고 사용해보세요.

14

x

[:,

0

]

은 무엇을 반환하나요?

15

(가능하면 책을 보지 말고 )

DotProduct

클래스를 다시 구현하고, 모델을 학습시켜 ...